Kollaboratives E-Learning
Verfahren und Potenziale des automatischen Summarizing
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Eine kollaborative E-Learning-Umgebung fördert die Informations- und Kommunikationskompetenz der Studierenden. In diesem Kontext kann eine automatische Summarizing-Funktion den Prozess der kollaborativen Wissensproduktion unterstützen, indem sie den Arbeitsfortschritt der Gruppe dokumentiert sowie einen schnellen Überblick über die Diskussion darstellt.Für das automatische Abstracting bieten sich statistische, vektorbasierte sowie semantische Verfahren an, deren jeweilige Vor- und Nachteile in diesem Werk untersucht werden. Da traditionelle Summarizing-Techniken sich jedoch auf lineare Te...
Eine kollaborative E-Learning-Umgebung fördert die Informations- und Kommunikationskompetenz der Studierenden. In diesem Kontext kann eine automatische Summarizing-Funktion den Prozess der kollaborativen Wissensproduktion unterstützen, indem sie den Arbeitsfortschritt der Gruppe dokumentiert sowie einen schnellen Überblick über die Diskussion darstellt.Für das automatische Abstracting bieten sich statistische, vektorbasierte sowie semantische Verfahren an, deren jeweilige Vor- und Nachteile in diesem Werk untersucht werden. Da traditionelle Summarizing-Techniken sich jedoch auf lineare Texte beschränken, erfordert die hierarchische Struktur des Diskussions-Threads die Konzeption eines speziellen Summarizing-Algorithmus. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der bei der Linearisierung des Diskussions-Threads die thematischen Beziehungen zwischen den einzelnen Beiträgen berücksichtigt.Das Buch richtet sich vor allem an Nutzer und Betreiber von E-Learning-Umgebungen sowie an Informationswissenschaftler mit dem Schwerpunkt Abstracting.
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